在 AI 工具日益普及的今天，企業與個人面臨一個共同挑戰：如何將 AI 從「只能對話」的工具，如大家熟悉的 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等大型語言模型（LLM），轉化為「真正能完成任務的工作夥伴」？為此，Google 推出的「ADK 密集課程 - 從新手到專家」提供了一套系統化且免費的線上學習方案，幫助初學者從零開始打造自己的 AI 服務專員。
ADK 是什麼？
ADK 的英文全稱為 Agent Development Kit，即代理程式開發套件，是 Google 針對新一代 AI Agent 開發所設計的實戰課程與工具包。
它不單純教授 LLM 的基礎理論，而是以「代理」為課程核心，聚焦在如何將 LLM，如 Gemini API 作為核心，去連結外部工具（如資料庫、日曆、電子郵件等）、記憶體、規劃器等，從而建構出一個具備自主決策能力和行動力的「服務專員」。
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課程適合誰？零基礎也能上手
課程設計以低門檻、實作為導向。無論是希望深化 AI 應用能力的工程師，或希望將 AI 導入工作流程的非技術背景行銷人、PM、甚至一般上班族，都能透過課程逐步完成自己的第一個 AI 代理人。只要具備一個 Google 帳號即可開始開始學習（首次使用 Google Cloud 的用戶可選擇 3 個月的免費試用，並享有抵免額 $9,180）。
課程連結：ADK 密集課程 - 從新手到專家
課程內容有哪些？8 堂課成帶你從 0 開始部署
課程的架構設計是從基礎設定開始，逐步引導學員掌握複雜的 Agent 建構技術，最終目標是部署一個能執行複雜任務的服務專員。課程共有以下 8 堂課：
| 項目 | 課程名稱 | 課程內容 |
|---|---|---|
| 前置作業 | 設定 Google Cloud Platform 和 Gemini API 金鑰 | 基礎環境設定，提供 Google Cloud 專案和存取 Gemini 強大模型的 API 金鑰。 |
| 第 1 堂課 | 使用 Runner 建立第一個代理程式 | 建立簡單代理程式 day_trip_agent ，介紹代理程式、工作階段、執行器三個核心元件。 |
| 第 2 堂課 | 自訂工具 | 從 Python 函式建立工具，學習如何透過函式說明字串（docstring），讓 LLM 判斷何時及如何使用工具。 |
| 第 3 堂課 | 將代理程式做為工具（Agent-as-a-Tool） | 建構複雜系統的強大模式。主要代理程式（協調器）將工作委派給其他更專注的代理程式，實現模組化與可重複使用。 |
| 第 4 堂課 | 代理程式記憶體（Agent Memory） | 透過適當的工作階段管理，讓代理程式記住對話內容、瞭解背景資訊，並根據意見回饋調整（這類具備記憶的代理程式在 ADK 中也常被稱為稱為「迴圈代理程式」）。 |
| 第 5 堂課 | 路由器代理程式（The Router Agent） | 擔任「主要」調度員，分析使用者查詢，並將其轉送給最適合處理的專業代理團隊，本身不直接回答問題。 |
| 第 6 堂課 | 順序代理程式（SequentialAgent） | 用於處理需依特定順序執行多個步驟的工作。能自動將上一個代理程式的輸出，作為下一個代理程式的輸入。 |
| 第 7 堂課 | 迴圈代理程式（LoopAgent） | 用於解決沒有單一直接解法的問題。此代理程式會重複執行一系列子代理程式（Sub-agents），直到符合特定限制條件。 |
| 第 8 堂課 | 平行代理程式（ParallelAgent） | 當使用者要求多個不相關資訊時，此代理程式會並行執行子代理程式清單，加速工作。所有工作完成後，再收集結果並綜合分析，產生單一的完整回覆。 |
試著打造你的專屬 AI 服務專員
AI 服務專員漸漸成為當前企業轉型急需的關鍵角色。相信大多數人在日常及工作中也很仰賴 ChatGPT 或 Gemini 等 LLM 來協同作業，但你是否有想過有哪些重複性工作也能交給 AI 代理來處理呢？藉由本課程，開始建構專屬於你的第一個 AI 服務專員吧。完成課程後，用戶也將獲得 Google 頒發的學習徽章。
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資料來源：Google Codelabs
（本文初稿為 AI 編撰）
